Le document présente une étude sur la prédiction des maladies coronariennes utilisant la régression logistique pour évaluer le risque de maladie chez les patients. En utilisant un jeu de données comprenant des facteurs de risque, l'objectif est de prédire la présence de maladies coronariennes dans les dix prochaines années. La méthodologie inclut le prétraitement des données, l'entraînement du modèle et la visualisation des résultats.

1. Prédiction des
maladies coronariennes
Réalisé par :
• MOUMENE Fatima Zahra
• YOUBI Ahlam
Encadré par :
• Pr. S. NAJAH

2. Problématique
A
B
Solution
C
Démonstration
D
Conclusion
E
Plan
Jeu de données

3. Facteurs de risque des
maladies cardiaques
Prédire si un patient
présente un risque de
maladie ou non
A- Problematique

4. B- Jeu de données

5. C- Solution
Visualisation
du dataset
Prétraitement
du dataset
Entrainement
du modèle
Prédiction
1 2 3 4

6. C- Solution
La régression logistique est une technique de modélisation statistique utilisée pour prédire une
variable binaire (par exemple: oui / non, présence / absence).
Dans notre cas, la variable binaire que nous souhaitons prédire est la présence de maladie
coronarienne CHD dans les 10 prochaines années pour une personne « TenYearCHD ».
Régression
Logistique

7. C- Démonstration

8. D - Conclusion

9. M R C I
E
Pour votre attention